分布式系统中最基础的 CAP 理论及其应用

分布式系统中最基础的 CAP 理论及其应用

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我们主要介绍分布式系统中最基础的 CAP 理论及其应用。


对于开发或设计分布式系统的架构师、工程师来说,CAP 是必须要掌握的基础理论,CAP 理论可以帮助架构师对系统设计中目标进行取舍,合理的规划系统拆分的维度。下面我们先讲讲分布式系统的特点。

分布式系统的特点

随着移动互联网的快速发展,互联网的用户数量越来越多,产生的数据规模也越来越大,对应用系统提出了更高的要求,我们的系统必须支持高并发访问和海量数据处理。


分布式系统技术就是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题,来适应快速发展的业务规模,一般来说,分布式系统是建立在网络之上的硬件或者软件系统,彼此之间通过消息等方式进行通信和协调。


分布式系统的核心是可扩展性,通过对服务、存储的扩展,来提高系统的处理能力,通过对多台服务器协同工作,来完成单台服务器无法处理的任务,尤其是高并发或者大数据量的任务。


除了对可扩展性的需求,分布式系统还有不出现单点故障、服务或者存储无状态等特点

  • 单点故障(Single Point Failure)是指在系统中某个组件一旦失效,这会让整个系统无法工作,而不出现单点故障,单点不影响整体,就是分布式系统的设计目标之一;

  • 无状态,是因为无状态的服务才能满足部分机器宕机不影响全部,可以随时进行扩展的需求。


由于分布式系统的特点,在分布式环境中更容易出现问题,比如节点之间通信失败、网络分区故障、多个副本的数据不一致等,为了更好的在分布式系统下进行开发,学者们提出了一系列的理论,其中具有代表性的就是 CAP 理论。

CAP 代表什么含义

CAP 理论可以表述为,一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)这三项中的两项。




一致性是指“所有节点同时看到相同的数据”,即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致,等同于所有节点拥有数据的最新版本。


可用性是指“任何时候,读写都是成功的”,即服务一直可用,而且是正常响应时间。我们平时会看到一些 IT 公司的对外宣传,比如系统稳定性已经做到 3 个 9、4 个 9,即 99.9%、99.99%,这里的 N 个 9 就是对可用性的一个描述,叫做 SLA,即服务水平协议。比如我们说月度 99.95% 的 SLA,则意味着每个月服务出现故障的时间只能占总时间的 0.05%,如果这个月是 30 天,那么就是 21.6 分钟。


分区容忍性具体是指“当部分节点出现消息丢失或者分区故障的时候,分布式系统仍然能够继续运行”,即系统容忍网络出现分区,并且在遇到某节点或网络分区之间网络不可达的情况下,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。


在分布式系统中,由于系统的各层拆分,P 是确定的,CAP 的应用模型就是 CP 架构和 AP 架构。分布式系统所关注的,就是在 Partition Tolerance 的前提下,如何实现更好的 A,和更稳定的 C。

CAP 理论的证明

CAP 理论的证明有多种方式,通过反证的方式是最直观的。反证法来证明 CAP 定理,最早是由 Lynch 提出的,通过一个实际场景,如果 CAP 三者可同时满足,由于允许 P 的存在,则一定存在 Server 之间的丢包,如此则不能保证 C。



首先构造一个单机系统,如上图,Client A 可以发送指令到 Server 并且设置更新 X 的值,Client 1 从 Server 读取该值,在单点情况下,即没有网络分区的情况下,通过简单的事务机制,可以保证 Client 1 读到的始终是最新值,不存在一致性的问题。



我们在系统中增加一组节点,因为允许分区容错,Write 操作可能在 Server 1 上成功,在 Server 2 上失败,这时候对于 Client 1 和 Client 2,就会读取到不一致的值,出现不一致的情况。如果要保持 X 值的一致性,Write 操作必须同时失败, 也就是降低系统的可用性。


可以看到,在分布式系统中,无法同时满足 CAP 定律中的“一致性”、“可用性”和“分区容错性”三者。


在该证明中,对 CAP 的定义进行了更明确的声明:

  • Consistency,一致性被称为原子对象,任何的读写都应该看起来是“原子“的,或串行的,写后面的读一定能读到前面写的内容,所有的读写请求都好像被全局排序;

  • Availability,对任何非失败节点都应该在有限时间内给出请求的回应(请求的可终止性);

  • Partition Tolerance,允许节点之间丢失任意多的消息,当网络分区发生时,节点之间的消息可能会完全丢失。

CAP 理论的应用

CAP 理论提醒我们,在架构设计中,不要把精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统上,而要合理进行取舍,CAP 理论类似数学上的不可能三角,只能三者选其二,不能全部获得。


不同业务对于一致性的要求是不同的。举个例来讲,在微博上发表评论和点赞,用户对不一致是不敏感的,可以容忍相对较长时间的不一致,只要做好本地的交互,并不会影响用户体验;而我们在电商购物时,产品价格数据则是要求强一致性的,如果商家更改价格不能实时生效,则会对交易成功率有非常大的影响。


需要注意的是,CAP 理论中是忽略网络延迟的,也就是当事务提交时,节点间的数据复制一定是需要花费时间的。即使是同一个机房,从节点 A 复制到节点 B,由于现实中网络不是实时的,所以总会有一定的时间不一致。

CP 和 AP 架构的取舍

在通常的分布式系统中,为了保证数据的高可用,通常会将数据保留多个副本(Replica),网络分区是既成的现实,于是只能在可用性和一致性两者间做出选择。CAP 理论关注的是在绝对情况下,在工程上,可用性和一致性并不是完全对立的,我们关注的往往是如何在保持相对一致性的前提下,提高系统的可用性。


业务上对一致性的要求会直接反映在系统设计中,典型的就是 CP 和 AP 结构。


  • CP 架构:对于 CP 来说,放弃可用性,追求一致性和分区容错性。

我们熟悉的 ZooKeeper,就是采用了 CP 一致性,ZooKeeper 是一个分布式的服务框架,主要用来解决分布式集群中应用系统的协调和一致性问题。其核心算法是 Zab,所有设计都是为了一致性。在 CAP 模型中,ZooKeeper 是 CP,这意味着面对网络分区时,为了保持一致性,它是不可用的。关于 Zab 协议,将会在后面的 ZooKeeper 课时中介绍。


  • AP 架构:对于 AP 来说,放弃强一致性,追求分区容错性和可用性,这是很多分布式系统设计时的选择,后面的 Base 也是根据 AP 来扩展的。

和 ZooKeeper 相对的是 Eureka,Eureka 是 Spring Cloud 微服务技术栈中的服务发现组件,Eureka 的各个节点都是平等的,几个节点挂掉不影响正常节点的工作,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务,只要有一台 Eureka 还在,就能保证注册服务可用,只不过查到的信息可能不是最新的版本,不保证一致性。

总结

分享了分布式系统的基础——CAP 理论,包括 CAP 分别代表什么含义、如何证明、CAP 不同模型的典型代表,以及 CAP 在系统设计中有哪些应用。

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